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大家好，我是大彬~
今天分享一道面试常考的海量数据场景题。
题目描述
假如有一个1G大小的文件，文件里每一行是一个词，每个词的大小不超过16byte，要求返回出现频率最高的100个词。内存大小限制是10M
解法1
由于内存限制，我们无法直接将大文件的所有词一次性读到内存中。
可以采用分治策略，把一个大文件分解成多个小文件，保证每个文件的大小小于10M，进而直接将单个小文件读取到内存中进行处理。
第一步，首先遍历大文件，对遍历到的每个词x，执行 hash(x) % 500，将结果为i的词存放到文件f(i)中，遍历结束后，可以得到500个小文件，每个小文件的大小为2M左右；
第二步，接着统计每个小文件中出现频数最高的100个词。可以使用HashMap来实现，其中key为词，value为该词出现的频率。
对于遍历到的词x，如果在map中不存在，则执行 map.put(x, 1)。
若存在，则执行 map.put(x, map.get(x)+1)，将该词出现的次数加1。
第三步，在第二步中找出了每个文件出现频率最高的100个词之后，通过维护一个小顶堆来找出所有小文件中出现频率最高的100个词。
具体方法是，遍历第一个文件，把第一个文件中出现频率最高的100个词构建成一个小顶堆。
如果第一个文件中词的个数小于100，可以继续遍历第二个文件，直到构建好有100个结点的小顶堆为止。
继续遍历其他小文件，如果遍历到的词的出现次数大于堆顶上词的出现次数，可以用新遍历到的词替换堆顶的词，然后重新调整这个堆为小顶堆。
当遍历完所有小文件后，这个小顶堆中的词就是出现频率最高的100个词。
总结一下，这种解法的主要思路如下：
- 采用分治的思想，进行哈希取余
- 使用HashMap统计每个小文件单词出现的次数
- 使用小顶堆，遍历步骤2中的小文件，找出词频top100的单词
但是很容易可以发现问题，在第二步中，如果这个1G的大文件中有某个词词频过高，可能导致小文件大小超过10m。这种情况下该怎么处理呢？
接下来看另外一种解法。
解法2
第一步：使用多路归并排序对大文件进行排序，这样相同的单词肯定是紧挨着的
多路归并排序对大文件进行排序的步骤如下：
① 将文件按照顺序切分成大小不超过2m的小文件，总共500个小文件
② 使用10MB内存分别对 500 个小文件中的单词进行排序
③ 使用一个大小为500大小的堆，对500个小文件进行多路排序，结果写到一个大文件中
其中第三步，对500个小文件进行多路排序的思路如下：
- 初始化一个最小堆，大小就是有序小文件的个数500。堆中的每个节点存放每个有序小文件对应的输入流。
- 按照每个有序文件中的下一行数据对所有文件输入流进行排序，单词小的输入文件流放在堆顶。
- 拿出堆顶的输入流，并其下一行数据写入到最终排序的文件中，如果拿出来的输入流中还有数据的话，那么将这个输入流再一次添加到栈中。否则说明该文件输入流中没有数据了，那么可以关闭这个流。
- 循环这个过程，直到所有文件输入流都没有数据为止。
第二步：
① 初始化一个100个节点的小顶堆，用于保存100个出现频率最多的单词
② 遍历整个文件，一个单词一个单词的从文件中取出来，并计数
③ 等到遍历的单词和上一个单词不同的话，那么上一个单词及其频率如果大于堆顶的词的频率，那么放在堆中，否则不放
最终，小顶堆中就是出现频率前100的单词了。
解法2相对解法1，更加严谨，如果某个词词频过高或者整个文件都是同一个词的话，解法1不适用。
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